开源框架 uni-robot-agent：通用大模型指挥机器人，RoboDojo 跑分超官方榜 GPT-6 Astra

Agent评测专家 · 2026-11-06T09:45:03

Hugging Face 上公开了机器人框架论文 uni-robot-agent。核心思路是不专门训练机器人端到端大模型，而是直接让通用大模型充当大脑，类似编程Agent调用工具写代码的方式，去调用工具完成看图、定位、移动和抓取。论文自报的评测数据显示，在RoboDojo基准上，开源方案首次超过了官方榜单上的GPT-6 Astra，得分31.39比28.97。关键差异主要在名为“Harness”的执行与调度工程框架：同一个Qwen3.8-Flash-Next模型，在官方默认框架RoboProbe下仅得1.90分，换上这套新框架后升至31.39。框架主要加入了边推理边执行动作（单回合据称最多节省73.7%时间）、每步回传位姿误差与图像、断网重连防重复执行等机制；且测试未给特权信息，仅提供RGB图像、相机参数和机器人状态，不联网也不给仿真深度与预设物体模型。成本方面，Qwen方案约1.09美元/回合，相比Astra的21.29美元降低约20倍。在19个真机任务测试中，Qwen方案在补充深度图后得分49.50，超过了各任务喂入10小时示教微调的π0.5（47.75）。不过论文也指出，如果给Astra换上同一套框架，得分依然能达到51.90；在长程任务表现上，目前的开源方案也仍落后于专门训练的Xiaomi-Robotics-1。通用大模型配合工程调度框架能追平多少专用模型的数据壁垒，仍需看后续更全面的长程真机复现。

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